@seclink: 冷知识，RAG 技术的演进路径 ① 2020 — 基础 RAG（解决"知识不在模型里"） 起点是 Lewis 等人的 RAG：DPR 稠密检索 + 向量相似度 + 生成。它第一次让 LLM 能"外接知识库"，缓解幻觉和时效性问题。但这代是…

冷知识，RAG 技术的演进路径 ① 2020 — 基础 RAG（解决"知识不在模型里"） 起点是 Lewis 等人的 RAG：DPR 稠密检索 + 向量相似度 + 生成。它第一次让 LLM 能"外接知识库"，缓解幻觉和时效性问题。但这代是"无脑检索"——先把所有文本切成 chunk 做向量索引，查询时取 top-k 就完事。痛点：chunk 彼此孤立、检索粗糙、对复杂问题无力。这正是所有分支要解决的问题。 ② 2022–2023 — 检索精度升级（更准） ColBERTv2：把"单向量"改成 token 级多向量 + MaxSim 延迟交互，匹配更细；残差压缩把存储降 6–10 倍。检索器本身从"粗"变"准"。 Modular RAG：意识到 RAG 不该是固定管道，而是一堆可编排模块（检索/重排/生成），像乐高一样组合。架构开始"模块化"。 ③ 2023–2024 — 反思纠偏 + 结构增强（更准、更懂关系） Self-RAG / CRAG：给系统装"质检员"——Self-RAG 用反思 token 自己决定要不要检索、内容对不对；CRAG 用轻量评估器三路径纠正（正确用/错误重写或联网/模糊混合）。解决了"检索到垃圾也不知道"的问题。 RAPTOR：用递归摘要树组织文档，适合全局性、多跳、总结类问题。 GraphRAG / LightRAG / HippoRAG2：把文本抽成实体–关系知识图谱，用图谱做多跳推理（Microsoft GraphRAG 用 Leiden 社区摘要；HippoRAG 用个性化 PageRank）。这是"结构化知识"路线，但全量图谱构建很贵。 ④ 2024–2025 — 路由与成本优化（更省） Adaptive RAG：按查询复杂度动态路由——简单问题直接 LLM 答、复杂问题才走多步检索。 LazyGraphRAG：把社区摘要延迟到查询时才算，索引成本降到 GraphRAG 的 0.1%。 长上下文路由：2M token 窗口出现后，结论是"不替代 RAG，而是分工"——简单查走 RAG（几分钱），复杂多跳走长上下文，视觉文档走 ColPali。GraphRAG-Bench（ICLR 2026）给出经验法则：图的价值随查询复杂度上升。 ⑤ 2025–2026 — 自主智能体 + 强化学习（更自主） Agentic RAG：让 AI agent 动态决定"用什么工具（向量库/网页/API/SQL）、查几轮、怎么合成"。 Search-R1 / DeepRetrieval / DeepResearcher / MCTS-RAG：用 RL 端到端训练 LLM 学会"何时搜、搜什么"。Search-R1 在 Qwen2.5-7B 上比普通 RAG 提升 41%；DeepRetrieval 直接以检索指标（recall@k、NDCG）为奖励优化查询；MCTS-RAG 把蒙特卡洛树搜索融进推理。这是从"固定流程"走向"会自己找信息的智能体"。